• 한국융합학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.21-25
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• 2014

현재 대부분의 기업들이 정보기술을 기반으로 정보 시스템을 이용한 데이터 분석 기법을 활용하고 있다. 이러한 데이터 분석은 기업의 다양한 의사결정에 영향을 미치는 데이터의 품질 평가에 주목하고 있다. 이는 데이터 품질 평가가 기업의 효과적인 운영뿐만 아니라 여러 부분에서 중요한 역할을 하기 때문이다. 본 연구에서는 현재 다양하게 연구되고 있는 데이터 품질 평가 모델에 관하여 기술하고, 이를 기반으로 데이터 품질 분석에 활용되고 있는 융합적이며, 적응적 모델인 DQnA 모델에 관하여 서술하고, 이를 활용한 품질 분석 방법에 관하여 논의하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.121-123
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• 2001

오늘날의 1세대 구매 에이전트는 상품의 전체 특징 변수(attribute)에 대해서보다는 주로 판매자들이 제시한 가격만 비교해서 구매 행위를 대행해 주고 있으며, 간혹 가격 이외의 변수에 대해 비교를 해주는 에이전트의 경우에도 협상(negotiation) 과정에서 전체 변수를 적절히 고려해주는 협상 모델은 찾아보기 힘들다. 따라서, 전자 상거래의 협상 모델(negotiation model)을 가격 변수뿐만 아니라 상품의 전체 변수로 확장시켜 주는 것이 절실히 요구되고 있다. 또한 수많은 전자상거래 업체가 나타남에 여러 도메인간 에이전트 이동 기술과 도메인의 상품 특성에 따른 협상을 진행하는 적응적 에이전트의 필요성이 요구된다. 본 논문에서는 유틸리티(utility)이론과 간결한 휴리스틱스(simple heuristics)에 바탕을 두어서 가격, 상품의 특성, 보장 기간, 서비스 정책 등에 대해서 협상을 벌이는 다중변수 에이전트 협상 프레임워크인 Pmart를 제시하고 이를 확장하여 다중 도메인에서 에이전트의 이동성을 보장하고, 각 도메인의 협상 특수 지식을 XML로 제공받아 적응성을 가지는 적응적 구매 에이전트를 제안한다.

• 대한기계학회논문집
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• 제13권6호
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• pp.1346-1360
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• 1989

본 연구에서는 기준 모델 적응제어 방식에서 직접 적응제어 방식을 사용하여 부하의 변동 및 외란이 발생할 경우에도 매니퓰레이터의 정확한 궤적의 추종 및 속도 의 실시간 제어가 가능한 적응제어시스템을 설계하고자 한다. 제2절에서는 로봇 매니퓰레이터의 기구학적 이론 및 동적 모델링에 대한 기본이론을 전개하고, 제3절 에서는 제어시스템의 설계를 위한 제어 알고리즘과 초안정(hyperstability)이론을 통한 안정성 해석을 다룬다. 그리고 제4절에서는 제안된 제어기의 성능 평가를 위해 6관절 로봇인 스탠포드 로봇 매니퓰레이터에 대한 시뮬레이션을 통한 결과를 토오크 계산법(computed torque method)에 의한 결과와 비교 검토함으로서 제안된 제어기의 성능을 예증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.736-738
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• 2005

최근 PDA나 PMP와 같은 개인용 모바일 기기의 인터페이스 개발로써 잡음환경에 강인한 음성인식 기술들이 연구되고 있으며 이러한 방법으로 오류패턴, 순차패턴, 의미정보, 문맥정보와 같이 인식기에 독립적인 정보를 이용하거나 영상 정보와 같이 언어와 성격이 다른 이질적인 정보를 이용하여 후처리를 하는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 인식기와 독립적인 정보로 후처리를 하는 방법들의 인식률은 인식기의 사전 인식률이 주변 잡음에 의해 떨어질 경우 후처리 인식률도 같이 떨어지는 현상이 벌어진다. 따라서 본 논문에서는 주변 잡음으로 인한 인식기의 사전 인식률에 저하를 줄이는 방법으로 사용자 적응형 후처리를 제안한다. 사용자 적응형 후처리에 사용되는 데이터는 사용자의 발화에 대한 인식기의 출력 값들이며, 출력 값들은 화자독립모델에 의해 계산되는 각 단어들의 유사도 들이다. 따라서 화자독립모델의 결과를 사용자 적응형 후처리에 적용한 결과 인식기의 오류를 $58.7\%$ 줄일 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.246-249
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• 2015

기계학습 방법에 기반한 자연어 분석은 학습 데이터가 필요하다. 학습 데이터가 구축된 소스 도메인이 아닌 다른 도메인에 적용할 경우 한국어 의미역 인식 기술은 10% 정도 성능 하락이 발생한다. 본 논문은 기존 도메인 적응 기술을 이용하여 도메인이 다르고, 문장의 형태도 다를 경우에 도메인 적응 알고리즘을 적용하여, 질의응답 시스템에서 필요한 질문 문장 의미역 인식을 위해, 소규모의 질문 문장에 대한 학습 데이터 구축만으로도 한국어 질문 문장에 대해 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 한국어 의미역 인식 기술에 prior 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 실험결과 소스 도메인 데이터만 사용한 실험보다 9.42, 소스와 타겟 도메인 데이터를 단순 합하여 학습한 경우보다 2.64의 성능향상을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1354-1357
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• 2011

자가 적응 시스템은 사람의 직접적인 개입 없이 자율 제어를 통한 자가 최적화 (self-optimization), 자가 치유 (self-healing) 등의 능력이 요구되고, 이러한 시스템은 시스템이 조달된 환경과 시스템 내부 상황을 고려한 적절한 적응 정책과 목표 평가를 통해 시스템의 신뢰성을 보장할 수 있어야 한다. 목표 기반의 자가 제어 시스템은 목표 만족도에 따라 시스템을 자율 제어하기 때문에 목표 기반 자가 적응 시스템에서의 목표 만족도(goal satisfaction) 평가는 매우 중요하지만 기존의 연구들의 목표 만족도 평가 방법에서는 환경 변화가 반영되지 않는다는 한계가 있다. 본 논문에서는 목표 모델에서의 상위 목표에 대한 하위 목표들의 기여도에 따라 가중치를 부여하고 시스템의 외부 환경 변화에 따라 가중치를 동적으로 변경하는 방법을 제안한다. 이를 통해 기존의 목표 평가 방법보다 사용자의 요구가 잘 반영되고 신뢰성 높은 평가가 가능하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.271-273
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• 2021

본 논문은 이동노드의 클러스터링내에서 보다 효율적인클러스터링을 제공하고 유지하기위한 딥러닝의 선형회귀적 적응적 보정가중치에 따른 군집적 알고리즘을 제안한다. 대부분의 클러스터링 군집데이터를 처리함에 있어 상호관계에 따른 분류체계가 제공된다. 이러한 경우 이웃한 이동노드중 목적노드와는 연결가능성이 가장높은 이동노드를 클러스터내에서 중계노드로 선택해야 한다. 본 연구에서는 이러한 상황정보를 이해하고 동적이동노드간 속도와 방향속성정보간의 상관관계의 친밀도를 고려한 자율학습기반의 회귀적 모델에서 적응적 가중치에 따른 분류를 제시한다. 본 논문에서는 이러한 상황정보를 이해하고 클러스터링을 유지할 수 있는 자율학습기반의 적응적 가중치에 따른 딥러닝 모델을 제시 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.351-354
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• 2018

본 연구에서는 일 증발접시 증발량 모델링을 위한 다변량 적응 회귀 스플라인 (multivariate adaptive regression splines, MARS) 모델의 성능을 평가하였다. 모델 입력변수 집합은 부산 관측소 (기상청)로부터 수집된 기상자료를 활용하여 증발접시 증발량과의 상관성이 높은 변수들의 조합으로 구성되었으며, 일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온의 조합으로 구성된 세 가지 입력집합이 결정되었다. MARS 모델의 성능은 네 가지의 모델성능평가지표를 활용하여 정량적으로 산출되었으며, 그 결과를 인공신경망 (artificial neural network, ANN) 모델과 비교하였다. 입력변수로서 일사량 및 일조시간을 가지는 Set 1의 경우 MARS1 모델이 ANN1 모델보다 우수한 성능을 나타내었으며, Set 2 (일사량, 일조시간, 평균지상온도)의 경우 ANN2 모델, Set 3 (일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온)의 경우 MARS3 모델이 상대적으로 우수한 모델 성능을 나타내었다. 모든 분석 모델들을 비교하였을 때, MARS3, ANN2, ANN3, MARS2, MARS1, ANN1 모델의 순서로 우수한 모델 성능을 나타내었으며, 특히 MARS3 모델은 CE = 0.790, $r^2=0.800$, RMSE = 0.762, MAE = 0.587로서 가장 우수한 일 증발접시 증발량 모델링 성능을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 적용한 MARS 모델은 지상관측 기상자료를 활용한 일 증발접시 증발량 모델링에서 효과적인 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.34-36
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• 2001

본 논문에서는 모델 기반의 잡음 보상 방법인 PMC (parallel model combination)를 온라인상에서 적용하는 방법에 관해 논한다. PMC는 파라미터 보상시 미리 계산된 잡음 모델을 필요로 하며 파라미터 보상에 많은 연산을 요구하므로 온라인으로 모델 파라미터를 보상하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존에 제안된 온라인 모델 보상 방법을 살펴보고, 기존 방법에서 보상 시간 문제로 제외한 PMC의 공분산 보상을 비교적 적은 연산량으로 수행하여 인식성능을 더욱 향상시켰다. 고립 숫자음 인식시스템에 백색 잡음을 SNR 0, 5, 10 dB로 가산한 평가 자료로 실험한 결과, 제안한 방식은 PMC를 적용한 경우에 비해 모델 적응 시간은 적게 걸리면서도 기존의 온라인 모델 보상 방법에 비해 평균 10%의 인식률 향상을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.456-459
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• 2019

대화 행위는 단순한 발화 문장들의 교환을 넘어 발화자들의 다양한 주변 정보를 고려한 종합적인 판단의 결과로 볼 수 있다. 본 논문은 여섯 가지 유형의 외부 상황 정보를 기반으로 적응적 발언을 생성하는 딥러닝 기반 대화 모델을 소개한다. 직접 구축한 상황 정보들이 태깅된 대화 데이터를 바탕으로, 외부 상황 정보를 사용자 발화와 더불어 활용하는 다양한 구조의 신경망 구조를 가지는 모델과 더불어 외부 상황 정보를 사용하지 않는 모델과의 성능에 대해 비교한다. 실험 결과들은 대화 모델의 발화 생성에 있어서 상황 정보 활용의 중요성을 보여준다.